傾向分數分析有幾個缺陷，如果應用不當，可能會破壞因果推理的可靠性。常見的錯誤包括（1）沒有選擇合適的協變量，（2）在沒有平衡檢查的情況下解釋結果，（3）沒有正確處理具有極端傾向得分的受試者，以及（4）沒有考慮匹配後樣本量的減少。為了避免這些問題，重要的是在每個步驟進行適當的檢查並仔細分析。
成功傾向評分分析的關鍵點
為了成功地進行傾向評分分析，重要的是牢記以下幾點：
1. 適當選擇共變項：選擇影響治療分配但不直接影響結果的變項。
2.提高傾向分數估計的準確性：選擇合適的估計模型，並利用交叉驗證來防止過度擬合。
3. 徹底評估平衡：使用 Love 圖或 SMD 目視檢查協變量的平衡，並進行適當的調整。
4. 考慮樣本量的影響：配對和加權後檢查樣本量以保持統計功效。
5. 仔細解釋結果：了解因果推論的局限性，並考慮估計治療效果的不確定性。
在進行分析時牢記這些要點，您就可以提高使用傾向分數進行因果推理的準確性。
使用傾向評分進行協變量平衡評估和改進措施
為了使用傾向評分正確地做出因果推斷，必須評估治療組和對照組之間的協變量平衡是否已被適當調整。如果平衡不合適，混雜因素的影響可能會仍然存在，並且估計值可能會產生偏差。因此，使用標準化平均值差異 (SMD) 或 Love 圖等方法來視覺化協變量的平衡非常重要，並在必要時應用方法來改善平衡。在本文中，我們將詳細解釋如何評估平衡並提供改善平衡的具體措施。
平衡評估協變量的重要性
在使用傾向評分的分析中，如果協變 國家電子郵件列表 量不平衡，治療組和對照組之間的混淆仍然存在，從而影響因果推論的準確性。因此，進行平衡評估並確保適當調整至關重要。特別是，未能評估平衡性會使估計的治療效果看起來比實際情況更大（或更小），從而增加得出錯誤結論的風險。
使用標準化平均差 (SMD) 進行評估
標準化平均差異（SMD）是評估協變量平衡的常用方法。 SMD 是治療組和對照組之間的平均值差異按標準差標準化，如果它小於 0.1，則認為協 加權方法優缺點比較 變量是平衡的。透過使用SMD，可以量化每個變數的平衡程度，從而可以客觀地判斷是否進行了適當調整。
使用 Love 圖進行可視化
洛夫圖是一種直觀地表示 SMD 的圖表，其優點 全部 100 是可以讓您一眼就看到治療組和對照組之間協變量的平衡。愛情圖可以讓你繪製每個變數的SMD值，並比較匹配或加權後餘額如何變化。此圖表可以幫助您識別某些變數何時不夠平衡並採取額外措施。